CNCC技术论坛 | 当大数据遇见人工智能

2018中国计算机大会（CNCC2018）将于10月25-27日在杭州国际博览中心（G20会场）举行，大会主题为「大数据推动数字经济」（Big Data Drives the Digital Economy）。

10月15日前报名可享优惠，详见文末信息。

本论坛定位于大数据分析与智能技术和热点问题，依托若干国家973重大项目的研究成果，将着重研讨多源异构大数据融合、处理与智能分析的理论方法、关键技术及重大应用，以期对大数据技术研究和应用领域的发展起到一定的宏观指导作用。

时间：2018年10月25日下午13:30~17:30

地点：杭州国际博览中心会议区二层新闻发布厅A

2018年开始，大数据将从过去5年的概念发展阶段，进入一个大数据行业应用广泛落地和发展的新阶段。根据CCF大数据专家委员会2012、2014和2016年成功组织CNCC大数据高峰论坛的经验，今年论坛的主题将定位于大数据分析与智能技术和热点问题，依托若干国家973重大项目的研究成果，将着重研讨多源异构大数据融合、处理与智能分析的理论方法、关键技术及重大应用。旨在通过对大数据最新技术应用与热点问题的探讨，期颐对整个大数据技术研究和应用领域的发展起到一定的宏观指导作用。

主席

朱文武

清华大学教授，博士生导师，计算机系副主任，欧洲科学院外籍院士，中国计算机学会大数据专家委委员，信息科学与技术国家研究中心副主任，大数据算法与分析国家工程实验室副主任，国家“千人计划”特聘专家，国家973项目首席科学家，国家基金委重大项目负责人。IEEE Fellow、AAAS Fellow、SPIE Fellow。曾任微软亚洲研究院主任研究员，英特尔中国研究院首席科学家与总监，及美国贝尔实验室研究员等职。现主要从事大数据计算、跨媒体智能、多媒体计算与网络等研究工作。在上述研究领域发表高水平国际论文300余篇。现担任IEEE Transactions on Multimedia 主编。曾6次获ACM及IEEE等国际最佳论文奖。获2012年度国家自然科学二等奖（排名第2），2015年度中国电子学会自然科学一等奖(排名第1)，2017年度教育部自然科学一等奖(排名第1)。

王莉

太原理工大学教授，博士生导师，中国计算机学会大数据专家委委员，中国计算机学会人工智能与模式识别专家委委员，中国计算机学会协同计算专委委员，人工智能学会服务智能专委委员，通信学会云计算专家组成员。先后在美国德克萨斯大学达拉斯分校、中国科学院计算技术研究所进行访学交流。主要研究领域为网络媒体大数据计算与分析、知识图谱、数据挖掘等。承担和参与国家省部级项目20余项，在Expert system and applications，Chin. Phys. B , Journal of Combinatorial Optimization ,《计算机学报》《计算机研究与发展》等国内外期刊和重要学术会议上发表学术论文70余篇，出版专著2部，软件著作权多项。

讲者

讲者一

李建中

哈尔滨工业大学教授，博士生导师，国家杰出青年基金获得者，中国计算机学会最高成就奖“王选奖”获得者, 国家973计划项目首席科学家, 现任中国计算机学会常务理事和会士、物联网专业委员会主任、中国自动化学会大数据专业委员会副主任、ACM SIGMOD China主席、Data Science and Engineering主编。他多年致力于海量数据计算的理论与算法、无线传感网等方面研究，主持过多项国家科技部和国家基金委的重大和重点项目，解决了诸多科学技术问题，在国内外发表学术论文300余篇，其中国际顶级学术刊物和顶级学术会议论文110余篇，被他引16000余次，多篇论文获VLDB等国际顶级和重要会议最佳论文奖，是第一位在VLDB等国际顶级学术会议发表论文的中国大陆学者。他还研制了我国第一个机群计算机系统和机群并行数据库系统，在很多领域得到应用，获国家科技进步二等奖1项、省部级科技进步一等奖和自然科学一等奖3项，其他奖励10余项。他还30余次担任国际一流和重要学术会议指导委员会主席、大会主席、程序委员会等职务。

演讲题目：数据可用性的理论与技术：大数据研究的一个重要方向

摘要：随着数据的迅速增长，数据错误也迅速蔓延，极大降低了数据可用性。该报告将首先介绍数据可用性的概念，包括数据可用性问题的危害、数据可用性的五个度量维度（一致性、完整性、时效性、精确性、实体同一性）等概念；然后介绍数据可用性的研究问题，包括数据可用性的基础理论、数据的高质量获取、数据错误的自动发现与修复、弱可用性数据上的近似计算等问题；最后介绍报告人的相关研究工作和结果。

讲者二

过敏意

上海交通大学教授、博士生导师。主要研究领域为并行与分布式计算、大数据、编译与程序优化、普适计算等。国家杰出青年科学基金获得者；2010年入选国家千人计划。现任上海交通大学计算机科学与工程系主任，上海交通大学“致远”讲席教授。教育部创新团队学术带头人，获国务院特殊津贴，IEEE Fellow. 

演讲题目：面向大数据处理的新型体系结构

摘要：大数据应用需使用超大规模数据中心提供海量计算资源以进行高效处理。针对传统体系结构在处理大数据任务时性能低和功耗高的问题，本讲座介绍面向大数据应用的自动并行化技术、基于随机抽样的数据中心负载均衡技术、低开销功耗监测技术、以及基于动态任务迁移的降功耗技术，解决了数据中心的强计算能力与大数据应用的低性能高功耗不匹配问题。

讲者三

程学旗

中国科学院计算技术研究所副所长、研究员、博士生导师、中科院大学讲座教授，中科院网络数据科学与技术重点实验室主任、大数据分析系统国家工程实验室副主任。中科院计算所大数据方向学科带头人。国家杰出青年科学基金获得者，中组部“万人计划”科技领军人才，曾获得中国青年科技奖、中科院青年科学家奖和CCF青年科学家奖。主要研究方向为网络数据科学、大数据分析系统、互联网搜索与挖掘、网络空间信息内容安全等。科研成果在全国大范围应用并发挥实际效果，带领团队三次获得国家科技进步二等奖。发表学术论文200余篇，GOOGLE scholar引用一万余次，三次获得国际顶级学术会议最佳学术论文奖。兼任中国计算机学会大数据专家委员会秘书长、中国中文信息处理学会信息检索专委会主任等。

演讲题目：网络大数据计算的基础理论及其应用进展

摘要：“人机物”三元世界融合形成的数据界（data nature）在网络空间映射出一个网络大数据空间，网络大数据有其独有的特性和巨大的价值。本报告将从在网络大数据计算挑战性问题和应用需求出发，结合报告人所承担的973研究项目情况，探讨网络大数据计算的基础理论体系，介绍关键问题的研究进展和实际应用案例。主要内容涉及网络大数据的感知、表示、计算模式以及内容理解和网络效应分析等理论和方法的探讨。同时分享报告人在大数据科学思维和大数据应用创新方面的思考。

讲者四

陈宝权

北京大学教授，博士生导师，前沿计算研究中心执行主任，长江学者，杰青，CCF会士，兼山东大学教授，并任北京电影学院未来影像高精尖创新中心首席科学家。获2014年中国计算机图形学杰出奖，担任973项目“城市大数据计算理论与方法”首席科学家。个人网页：http://cfcs.pku.edu.cn/baoquan/

演讲题目：城市空间大数据与信息增强

摘要：城市空间既为人类提供居住与活动空间，精细化的三维场景为大数据的时空关联提供了基础，从而为城市大数据分析及事件仿真带来了前所未有的机遇，为智能城市的各类应用提供新的技术手段。与空间关联的信息构成了对城市空间的智能化增强，将会无所不在的提升城市的生活体验。

讲者五

吴飞

浙江大学求是特聘教授、博士生导师。主要研究领域为人工智能、跨媒体计算、多媒体分析与检索和统计学习理论。浙江大学计算机学院副院长、浙江大学人工智能研究所所长。

演讲题目：大数据智能：从关联挖掘到因果推理

摘要：从庞大数据集中发现数据之间潜在关联是大数据智能关注的一个热点。当前，人工智能正从匹配式关联学习，迈向数据驱动和知识指导相结合的学习模式，从表象和特征学习深入到推理和决策。本报告将探讨知识推理（符号主义AI）、数据驱动（统计学习）和从经验中学习（强化学习）相互融合的可能机制，以实现从关联分析向常识知识支持下因果推断的飞跃。

讲者六

马帅

双博士(北京大学'2004，爱丁堡大学'2011)，北京航空航天大学计算机学院教授、博士生导师，CCF数据库专业委员会常委、CCF大数据专家委员会委员。主要研究方向为大数据、数据库理论与系统等。数据库领域顶级期刊VLDB Journal Associate Editor (2017.9~)。2010年获得VLDB唯一最佳论文奖、2013年获国家优秀青年科学基金(优青)、2017年中国电子学会科技进步特等奖(8/15)。个人网页：http://mashuai.buaa.edu.cn

演讲题目：大数据近似计算

摘要：大数据规模巨大、动态变化、可靠性低， 如何从大数据中快速准确地搜索有价值的信息已成为当前亟待解决的一个重要挑战性问题。我们将从查询近似和数据近似两个方面介绍解决这一问题的思路，其中查询近似将复杂性高的查询转换为复杂性低的查询，数据近似将大数据变为小数据，保留数据主要特征，去除或忽略其中的噪音和错误数据，查询近似和数据近似在有效查询效率的同时不影响查询结果准确性或者影响有限。

更多信息详见大会官网：http://cncc.ccf.org.cn

即日起至10月15日，报名且缴费成功即可按优惠价格参加CNCC2018! CCF会员参会、参展可享优惠。

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